flink+kafka 如何保证精准一次

在Flink与Kafka的集成中,要实现精确一次(exactly-once)处理语义,需要确保在发生故障时,无论是数据的重复还是丢失都不会发生。

1.1、Flink与Kafka集成时保证精确一次语义的关键步骤和组件:

  1. Kafka事务性Producer

    • Flink的Kafka Producer需要配置为事务性Producer,这样在Flink作业提交数据到Kafka时,可以确保每条消息要么完全被提交,要么完全不提交,不会出现消息的重复或丢失。
  2. Flink的Checkpoint机制

    • Flink的Checkpoint机制会定期对状态进行快照,以实现容错。在启用Checkpoint时,Flink会记录每个消息被处理的位置信息,这样在发生故障时可以从最后一个成功的Checkpoint恢复。
  3. Flink的状态后端

    • Flink需要配置一个支持事务的状态后端,如RocksDB,这样可以在状态中记录每个消息的处理状态,确保在故障恢复时能够正确地处理消息。
  4. Kafka的幂等性

    • Flink的Kafka Consumer需要配置为幂等性,这样即使重复处理相同的消息,也不会影响最终的结果。
  5. Flink的端到端事务

    • Flink提供了端到端的事务支持,这意味着Flink作业的输入和输出操作都参与到事务中。对于Kafka来说,这意味着Flink会确保从Kafka读取的数据和写入Kafka的数据都保持一致性。
  6. Flink的Watermarks

    • 在处理乱序事件时,Flink使用Watermarks来处理迟到的数据。即使在精确一次语义下,也需要正确处理Watermarks,以确保数据的完整性和一致性。
  7. Kafka的Broker配置

    • Kafka的Broker需要配置事务超时时间(transaction.max.timeout)和事务ID(transaction.id),以支持事务性Producer。
  8. Flink的重启策略

    • Flink作业的重启策略需要配置为固定延迟重启或故障率重启,以确保在发生故障时能够正确重启作业。
  9. Flink的Kafka版本兼容性

    • 确保使用的Flink版本与Kafka版本兼容,因为不同版本的Kafka可能对事务性支持有所不同。
  10. 监控和日志记录

    • 监控Flink作业和Kafka集群的状态,记录详细的日志信息,以便在出现问题时能够快速定位和解决。

通过上述步骤和配置,Flink与Kafka的集成可以实现精确一次的处理语义,确保数据的一致性和可靠性。需要注意的是,精确一次语义可能会对性能有一定影响,因此在实际应用中需要根据业务需求和性能测试结果来选择合适的处理语义(精确一次或至少一次)。

1.2、如何配置Flink Kafka Producer以支持事务性写入的步骤

在Flink中配置Kafka Producer以实现事务性生产者(transactional producer)涉及到几个关键的配置参数。

1. 启用事务

要启用事务,需要设置transactional.id属性。这个ID是唯一的,用于标识事务性生产者。

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "kafka-broker1:9092,kafka-broker2:9092");
properties.setProperty("transactional.id", "flink-transactional-producer");

2. 设置确认策略

Flink Kafka Producer默认使用acks=all,这意味着消息需要被所有副本确认。这是确保数据不丢失的关键设置。

properties.setProperty("acks", "all");

3. 配置重试策略

合理配置重试策略可以帮助处理临时的发送失败。

properties.setProperty("retries", "10");
properties.setProperty("retry.backoff.ms", "1000");

4. 确保幂等性

为了确保即使在事务中消息被多次发送也不会导致数据重复,Kafka Producer需要是幂等的。这通常通过设置enable.idempotencetrue来实现。

properties.setProperty("enable.idempotence", "true");

5. 配置Flink Kafka Sink

在Flink中,使用FlinkKafkaProducer并传入上述配置的Properties对象。

DataStream<String> stream = ...;
stream.addSink(new FlinkKafkaProducer<>("your-topic",new SimpleStringSchema(),properties
));

6. 开启Flink Checkpoint

为了支持事务性写入,Flink作业需要开启Checkpoint机制,这样在发生故障时可以从最后一个Checkpoint恢复。

stream.enableCheckpointing(10000); // 每10秒进行一次Checkpoint

7. 配置Checkpoint超时

设置Checkpoint超时时间,确保在事务超时前完成Checkpoint。

env.setStateBackend(new FileSystemStateBackend("hdfs://your-hdfs:8020/flink/checkpoint"));
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(600000); // 设置Checkpoint超时时间为10分钟

8. 确保事务性写入

在Flink作业中,确保在每个Checkpoint完成后提交事务。

final FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>("your-topic",new SimpleStringSchema(),properties
) {@Overridepublic void invoke(String value, Context context) throws Exception {super.invoke(value, context);// 在这里处理事务提交}
};
stream.addSink(producer);

请注意,上述代码示例提供了配置事务性Producer的基本框架,具体实现可能需要根据你的Flink版本和Kafka版本进行调整。务必参考Flink和Kafka的官方文档以获取最新的配置指南和最佳实践。

1.3、具体示例

import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;public class TransactionalKafkaProducer extends FlinkKafkaProducer<String> {private final KafkaSerializationSchema<String> serializationSchema;private final String transactionalIdPrefix;public TransactionalKafkaProducer(String bootstrapServers,String topic,KafkaSerializationSchema<String> serializationSchema,Properties properties,String transactionalIdPrefix) {super(bootstrapServers, topic, serializationSchema, properties);this.serializationSchema = serializationSchema;this.transactionalIdPrefix = transactionalIdPrefix;}@Overridepublic void invoke(String value, Context context) throws Exception {// 开启一个新的事务producer.initTransactions();// 检查是否是第一次开启事务if (!producer.inTransaction()) {producer.beginTransaction();}// 序列化消息ProducerRecord<byte[], byte[]> record = serializationSchema.serialize("your-key",context.timestamp(),value);// 发送消息producer.send(record, new Callback() {@Overridepublic void onAck(RecordMetadata metadata) {// 消息发送成功,可以提交事务producer.commitTransaction();}@Overridepublic void onError(KafkaException e) {// 消息发送失败,回滚事务producer.abortTransaction();}});// 检查是否是最后一个消息,如果是则关闭事务if (context.isLast()) {producer.close();}}
}

两阶段提交

在Flink中,两阶段提交(Two-Phase Commit,简称2PC)是一种用于确保分布式事务原子性的协议。Flink使用这种协议来保证在发生故障时,数据的一致性和准确性,特别是在涉及到状态和外部系统(如数据库、消息队列)交互的场景中。以下是Flink中两阶段提交的基本原理和实现步骤:

基本原理

两阶段提交包括两个阶段:

  1. 准备阶段(Prepare Phase)

    • 协调者(Coordinator)询问所有参与者(Participants),是否准备好提交事务。
    • 参与者执行所有必要的操作,但不实际提交事务,并锁定资源。
  2. 提交阶段(Commit Phase)

    • 如果所有参与者都准备好了,协调者会通知所有参与者提交事务。
    • 如果有任何参与者未准备好,协调者会通知所有参与者回滚事务。

Flink中的实现

在Flink中,两阶段提交主要用于与外部系统的交互,如Kafka、数据库等。以下是实现两阶段提交的关键步骤:

  1. 启用Checkpoint和状态后端

    • 首先,需要在Flink作业中启用Checkpoint机制,并配置一个支持事务的状态后端,如RocksDB。
  2. 配置事务性Kafka Producer

    • 如果你使用的是Kafka作为外部系统,需要配置Kafka Producer为事务性Producer,并设置transactional.id
  3. 使用Flink的事务API

    • Flink提供了事务API,允许你编写事务性的处理逻辑。这些API包括beginTransaction()preCommit()commit()rollback()
  4. 实现事务逻辑

    • preCommit()方法中,执行所有必要的操作,但不实际提交事务。
    • commit()方法中,提交事务。
    • rollback()方法中,如果事务失败,回滚所有操作。

以下是一个简化的示例代码,展示了如何在Flink中实现两阶段提交:

public class TransactionalKafkaSink extends RichSinkFunction<String> {private transient FlinkKafkaProducer<String> producer;@Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception {producer = new FlinkKafkaProducer<>("kafka-topic",new SimpleStringSchema(),new Properties());}@Overridepublic void invoke(String value, Context context) throws Exception {// 开启事务producer.beginTransaction();// 发送消息producer.send("key", value);// 准备提交producer.preCommit();// 提交事务producer.commit();}@Overridepublic void close() throws Exception {if (producer != null) {producer.close();}}
}

请注意,这个示例代码是一个简化的示例,实际应用中可能需要更复杂的逻辑来处理事务。此外,Flink的事务API和实现可能因Flink版本不同而有所差异,请参考您使用的Flink版本的官方文档。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/60072.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【编码】【特征选择】【降维】

简要介绍 编码&#xff08;Encoding&#xff09; 编码是将原始数据转换为模型能够理解和处理的格式的过程。常见的编码方法包括&#xff1a; 标签编码&#xff08;Label Encoding&#xff09;&#xff1a; 适用于类别较少的分类数据。将每个类别映射到一个唯一的整数。独热编…

大数据之多级缓存方案

多级缓存介绍&#xff1f;多级缓存优缺点&#xff0c;应用场景&#xff1f;多级缓存架构&#xff1f; 多级缓存介绍 多级缓存方案是一种优化手段&#xff0c;通过在多个级别上存储数据来提高应用程序的性能和响应速度。以下是对多级缓存方案的详细解析&#xff1a; 一、多级缓…

HBuilderX运行微信小程序,编译的文件在哪,怎么运行

1. 点击HBuilderX顶部的运行-运行到小程序模拟器-微信开发者工具&#xff0c;就会开始编译 2. 编译完成后的文件在根目录找到 unpackage -- dist -- dev -- mp-weixin, 这里面就是编译后的文件&#xff0c;如果未跳转到开发者工具&#xff0c;那可能是没设置启动路径&#xff0…

Git超详细笔记包含IDEA整合操作

git超详细笔记 文章目录 git超详细笔记第1章Git概述1.1、何为版本控制1.2、为什么需要版本控制1.3、版本控制工具1.4 、Git简史1.5、Git工作机制1.6 、Git和代码托管中心 第2章Git安装第3章Git常用命令3.1、设置用户签名3.2、初始化本地库本地库&#xff08;Local Repository&a…

人工智能理论之opencv图像预处理、数据库、GUI布局的综合应用(图像预处理版块)

文章目录 前言图像预处理卷积核概念图像平滑处理高斯滤波 双边滤波中值滤波Canny边缘检测图像形态学操作形态学梯度顶帽小结 图片预处理1.引入库 图像预处理错误尝试成功运行 总结 前言 对前面学习综合应用的总结&#xff0c;不单是一个版块&#xff0c;而是三个版块综合到一起…

Nginx(编译)+Lua脚本+Redis 实现自动封禁访问频率过高IP

1.安装lua 1.1安装LuaJIT yum install readline-devel mkdir -p lua-file cd lua-file/ wget https://github.com/LuaJIT/LuaJIT/archive/refs/tags/v2.0.5.tar.gz tar -zxvf LuaJIT-2.0.5.tar.gz cd LuaJIT-2.0.5 make && make install PREFIX/usr/local/luajit 1.2…

【python程序】恢复曾经删除的QQ说说

是否还能想起曾经的QQ说说&#xff0c;是否还想知道自己以前删除了什么 今天就给大家介绍下这个可以恢复以前删除的QQ说说的 小工具 这个工具是由python编写的&#xff0c;也已经打包好了小程序&#xff0c;一键运行 具体下载地址&#xff1a;https://pan.quark.cn/s/b3f41e3…

【统计子矩阵——部分前缀和+双指针】

题目 代码 #include <bits/stdc.h> using namespace std; typedef long long ll; const int N 510; int s[N][N]; int main() {ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);int n, m, k;cin >> n >> m >> k;for(int i 1; i < n; i)for(int j 1; j <…

Java版——设计模式笔记

Java版——设计模式笔记 设计模式的分类 创建型模式&#xff08;Creational&#xff09;&#xff1a;关注对象的实例化过程&#xff0c;包括了如何实例化对象、隐藏对象的创建细节等。常见的创建型模式有单例模式、工厂模式、抽象工厂模式等。结构型模式&#xff08;Structur…

多语言电商系统的多语言设计机制

在全球化电商市场中&#xff0c;跨语言沟通是提升用户体验和扩大市场份额的关键。为了满足不同语言用户的需求&#xff0c;构建一个支持多语言的电商系统已成为企业扩展国际市场的重要步骤。多语言电商系统需要能够根据用户的语言偏好自动显示内容&#xff0c;同时保证翻译的准…

【Steam登录】protobuf协议逆向 | 续

登录接口&#xff1a; ‘https://api.steampowered.com/IAuthenticationService/BeginAuthSessionViaCredentials/v1’ 精准定位&#xff0c;打上条件断点 this.CreateWebAPIURL(t) ‘https://api.steampowered.com/IAuthenticationService/BeginAuthSessionViaCredentials/v1…

Python | Leetcode Python题解之第556题下一个更大元素III

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def nextGreaterElement(self, n: int) -> int:x, cnt n, 1while x > 10 and x // 10 % 10 > x % 10:cnt 1x // 10x // 10if x 0:return -1targetDigit x % 10x2, cnt2 n, 0while x2 % 10 < targetDigit:c…

Python——数列1/2,2/3,3/4,···,n/(n+1)···的一般项为Xn=n/(n+1),当n—>∞时,判断数列{Xn}是否收敛

没注释的源代码 from sympy import * n symbols(n) s n/(n1) print(数列的极限为&#xff1a;,limit(s,n,oo))

Java基础——类和对象的定义链表的创建,输出

目录 什么是类&#xff1f; 什么是对象? 如何创建链表&#xff1f; 尾插法&#xff1a; 头插法&#xff1a; 输出链表的长度 输出链表的值 什么是类&#xff1f; 创建Java程序必须创建一个类class. .java程序需要经过javac指令将文件翻译为.class字节码文件&#xff0c…

python代码打包exe文件(可执行文件)

一、exe打包 1、构建虚拟环境 conda create -n env_name python3.8 #env_name,python根据自己需求修改2、保存和安装项目所需的所有库 pip freeze > requirements.txt3、虚拟环境安装项目包、库 pip install -r requirements.txt4、安装pyinstaller pip install pyinst…

【Linux】冯诺依曼体系结构

目录 一、冯诺依曼体系结构二、冯诺依曼体系结构的基本组成三、关于冯诺依曼体系结构的一些问题结尾 一、冯诺依曼体系结构 冯诺依曼体系结构&#xff0c;也称为普林斯顿结构&#xff0c;是现代计算机设计的基础框架。这一体系结构由数学家冯诺依曼在20世纪40年代提出&#xf…

图像信号处理器(ISP,Image Signal Processor)详解

简介&#xff1a;个人学习分享&#xff0c;如有错误&#xff0c;欢迎批评指正。 图像信号处理器&#xff08;ISP&#xff0c;Image Signal Processor&#xff09; 是专门用于处理图像信号的硬件或处理单元&#xff0c;广泛应用于图像传感器&#xff08;如 CMOS 或 CCD 传感器&a…

英飞凌Aurix2G TC3XX GPT12模块详解

英飞凌Aurix2G TC3XX GPT12模块详解 本文主要介绍英飞凌 Aurix2G TC3XX系列芯片GPT12模块硬件原理、MCAL相关配置和部分代码实现。 文章目录 英飞凌Aurix2G TC3XX GPT12模块详解1 模块介绍2 功能介绍2.1 结构2.2 独立运行模式2.2.1 定时器模式2.2.2 门控定时器模式2.2.3 计数…

Python小白学习教程从入门到入坑------第二十九课 访问模式(语法进阶)

目录 一、访问模式 1.1 r 1.2 w 1.3 1.3.1 r 1.3.2 w 1.3.3 a 1.4 a 一、访问模式 模式可做操作若文件不存在是否覆盖r只能读报错-r可读可写报错是w只能写创建是w可读可写创建是a只能写创建否&#xff0c;追加写a可读可写创建否&#xff0c;追加写 1.1 r r&…

【Linux】Linux入门实操——vim、目录结构、远程登录、重启注销

一、Linux 概述 1. 应用领域 服务器领域 linux在服务器领域是最强的&#xff0c;因为它免费、开源、稳定。 嵌入式领域 它的内核最小可以达到几百KB, 可根据需求对软件剪裁&#xff0c;近些年在嵌入式领域得到了很大的应用。 主要应用&#xff1a;机顶盒、数字电视、网络…